Векторная база данных - это специализированный тип базы данных, предназначенный для хранения, управления и запроса высокоразмерных векторов, часто называемых эмбеддингами. В контексте искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) эти векторы представляют собой числовые представления неструктурированных данных, таких как текст, изображения, аудио и видео, генерируемые моделями глубокого обучения (DL). В отличие от традиционных баз данных, которые отлично справляются со структурированными данными и точными совпадениями, векторные базы оптимизированы для поиска по сходству, позволяя приложениям находить объекты на основе концептуальной или семантической близости, а не совпадения ключевых слов. Эта возможность является основополагающей для многих современных функций, управляемых искусственным интеллектом.
Основные концепции и функциональность
Векторные базы данных работают по принципу векторного поиска, который предполагает нахождение в базе векторов, которые "ближе всего" к заданному вектору запроса. Эта близость обычно измеряется с помощью метрик расстояния, таких как косинусное сходство или евклидово расстояние. Основной рабочий процесс включает в себя:
- Генерация вкраплений: Данные (например, текст, изображения) преобразуются в векторы с помощью модели встраивания (например, BERT для текста или Ultralytics YOLO для изображений). Эти векторы отражают семантическую сущность данных в высокоразмерном пространстве.
- Индексирование: Сгенерированные векторы хранятся в базе данных векторов. Чтобы обеспечить быстрый поиск, в базе данных используются специализированные алгоритмы индексирования, в первую очередь методы поиска по приближенным ближайшим соседям (ANN), такие как HNSW (Hierarchical Navigable Small World) или IVF (Inverted File Index). Эти индексы позволяют быстро искать сходство даже в миллиардах векторов, обменивая идеальную точность на значительный выигрыш в скорости, что очень важно для выводов в реальном времени. К популярным библиотекам ANN относятся FAISS и ScaNN.
- Выполнение запросов: Когда поступает запрос (также преобразованный в вектор), база данных использует свои индексы для эффективного поиска и возврата векторов, наиболее похожих на вектор запроса, на основе выбранной метрики расстояния.
Векторные базы данных против традиционных баз данных
Традиционные базы данных (например, SQL или NoSQL) предназначены для структурированных или полуструктурированных данных и полагаются на точное соответствие с использованием стандартных методов индексирования баз данных (например, B-деревьев). По своей сути они не приспособлены для поиска сходства, необходимого для неструктурированных данных, представленных в виде векторов.
Ключевые отличия включают в себя:
- Тип данных: Традиционные базы данных работают с алфавитно-цифровыми данными, JSON и так далее. Векторные базы данных обрабатывают высокоразмерные числовые векторы.
- Тип запроса: Традиционные базы данных выполняют точные совпадения, запросы по диапазону или поиск по ключевым словам. Векторные базы данных выполняют поиск по сходству (поиск ближайших соседей).
- Индексирование: В традиционных базах данных используются такие индексы, как B-деревья или хеш-индексы. Векторные базы данных используют ANN-индексы.
Приложения в искусственном интеллекте и машинном обучении
Векторные базы данных являются основой для многочисленных приложений искусственного интеллекта:
- Семантический поиск: Позволяет поисковым системам или внутренним базам знаний находить результаты на основе смысла, а не просто ключевых слов. Например, поиск по запросу "идеи здорового обеда" может выдать рецепты салатов и зерновых мисок, даже если они не содержат точных поисковых терминов.
- Рекомендательные системы: Такие платформы, как Netflix или Spotify, предлагают фильмы или песни, похожие на те, что уже нравились пользователю, основываясь на вкраплениях контента и профилях пользователей.
- Распознавание изображений и визуальный поиск: Позволяет пользователям находить похожие изображения(обратный поиск изображений) или позволяет находить товары в электронной коммерции, загрузив изображение. Это ключевое приложение в компьютерном зрении (КЗ). Платформы вроде Ultralytics HUB могут использовать векторные базы данных для управления и поиска в больших наборах визуальных данных.
- Обработка естественного языка (NLP): Поддержка таких приложений, как системы ответов на вопросы, чат-боты и кластеризация документов, за счет понимания семантики текста.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Улучшение больших языковых моделей (LLM) за счет извлечения релевантной, актуальной информации из векторной базы данных, чтобы обосновать ответы модели фактическими данными и уменьшить количество галлюцинаций.
- Обнаружение аномалий: Выявление необычных точек данных (векторов), которые лежат вдали от плотных кластеров в векторном пространстве, полезно для обнаружения мошенничества или мониторинга системы.
- Инструменты для изучения данных: Такие инструменты, как Ultralytics Explorer, используют вкрапления, чтобы помочь пользователям визуализировать и понять большие наборы данных, группируя похожие точки данных вместе.
Популярные базы данных векторов
Существует несколько открытых и коммерческих векторных баз данных, включая:
- Pinecone: Популярный сервис управляемых векторных баз данных.
- Milvus: Векторная база данных с открытым исходным кодом, созданная для масштабируемости.
- Weaviate: Векторная база данных с открытым исходным кодом, основанная на искусственном интеллекте, с возможностью работы с графами.
- Chroma DB: база данных для встраивания с открытым исходным кодом, ориентированная на опыт разработчиков.
- Qdrant: Векторная база данных с открытым исходным кодом и система поиска сходств.
Рост популярности векторных баз данных отражает растущую важность вкраплений и поиска сходства при создании сложных приложений ИИ, что обуславливает значительный рост рынка векторных баз данных. Они являются важнейшим компонентом инфраструктуры, позволяющим эффективно использовать данные, полученные с помощью современных моделей машинного обучения.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
